advertenties: Ontvang toegang tot het 200-niveau en studeer een cursus aan een universiteit naar keuze. Lage tarieven | Geen JAMB UTME. Bel 09038456231

Ontwikkeling van een gemodificeerd algoritme voor optimalisatie van bacterieel foerageren op basis van Black Hole Attack Mitigation for Wireless Sensor Networks

ADS! Verzamel tot N300,000 cash in de 2020 Aspire Contest

Ontwikkeling van een gemodificeerd algoritme voor optimalisatie van bacterieel foerageren, gebaseerd op Black Hole Attack Mitigation voor draadloze sensornetwerken.

SAMENVATTING

Deze studie is gericht op de ontwikkeling van een mechanisme voor het beperken van aanvallen door zwarte gaten in Wireless Sensor Network (WSN) met behulp van een gemodificeerd Bacterial Foraging Optimization Algorithm (BFOA). Een totaal van 200 willekeurig gegenereerde bacteriële sensorknooppunten met een communicatiebereik van 20m werden ingezet in een 100mx100m netwerkdekkingsgebied, bestaande uit vier basisstations. De stralen 20m, 30m en 40m werden gekozen voor het zwarte gatgebied.

Het algoritme werd geïmplementeerd in MATLAB R2015b. Bij alle uitgevoerde tests toonden de resultaten verkregen bij een straal van 40 m het effect van de aanval met een zwart gat beter aan dan die bij 20m en 30m. Succesvolle pakketbezorgingskansen van respectievelijk 83.52%, 95.78%, 97.26% en 99.78% werden behaald op een straal van 40 m voor respectievelijk één, twee, drie en vier basisstations. Bij het vergroten van de basisstations werd een significante afname van het aantal foutpositieven waargenomen.

Een verwaarloosbare waarde van ongeveer 0.003% vals-positief werd waargenomen bij vier basisstations met 40m straal van zwart gat gebied. Gemiddelde levertijden van 31 sec, 37 sec, 43 sec en 49 sec werden behaald op 40m radius voor respectievelijk één, twee, drie en vier basisstations. De tijden gaven aan dat de routeringscomplexiteit toenam naarmate het aantal basisstations toenam.

De prestaties van de gemodificeerde op BFOA gebaseerde methode vertoonden een verbetering van de pakketbezorgingskans van 5.48%, 9.67%, 0.18% en 1.01% ten opzichte van de standaard op BFOA gebaseerde methode, aangezien de basisstations werden verhoogd van respectievelijk één naar vier. Toen de basisstations werden verhoogd tot vijf, zes, zeven en acht, werden succesvolle pakketbezorgingskansen van respectievelijk 99.39%, 99.69%, 99.79% en 99.82% bereikt met behulp van 40m straal van zwart gat gebied.

INHOUDSOPGAVE

HOOFDSTUK EEN: INLEIDING

  • Achtergrond ………………………………………………………………………… .. 1
  • Probleemstelling ………………………………………………………………………… .. 4
  • Motivatie ……………………………………………………………………… .. 5
  • Doel en doelstellingen ………………………………………………………………………… .. 5
  • Rechtvaardiging ………………………………………………………………………… .. 6
  • Methodologie ………………………………………………………………………… .. 6
  • Dissertatieorganisatie ………………………………………………………………………… .. 7

HOOFDSTUK TWEE: BOEKBEOORDELING

  • Inleiding ………………………………………………………………………… .. 9
  • Herziening van fundamentele concepten ………………………………………………………………………… .. 9
    • Draadloze sensornetwerken ………………………………………………………………………… .. 9
    • Kenmerken en beperkingen van draadloos sensornetwerk …………………………… .. 10
    • Beveiligingsdoelen ………………………………………………………………………… 11
    • Soorten aanvallen in draadloze sensornetwerken …………………………………………………………………………. 12
    • Algoritme voor optimalisatie van bacterieel foerageren ………………………………………………………………………… .. 14
    • Gewijzigde stapgrootte ………………………………………………………………………… .. 19
    • Objectieve functieformulering ………………………………………………………………………… .. 20
    • Prestatiemaatstaven ……………………………………………………………………… .. 21
  • Herziening van soortgelijke werken ………………………………………………………………………… .. 24

HOOFDSTUK DRIE: MATERIALEN EN METHODES

  • Inleiding ………………………………………………………………………… .. 31
  • Initialisatie van BFOA en netwerkparameters …………………………………………………………. 31
  • Standaard algoritme voor optimalisatie van bacterieel foerageren …………………………………………………………………………… .. 33
    • Chemotactische en zwermstap …………………………………………………………………………… .. 33
    • Reproductiestap ………………………………………………………………………… .. 34
    • Eliminatie- en verspreidingsstap ………………………………………………………………………… .. 34
  • Ontwikkeling van het gemodificeerde bacteriële foerageeralgoritme …………………………………………………………… 35
  • Geoptimaliseerde positionering van basisstation en detectie van zwart gat …………………………………………… .. 38
  • Prestatie-evaluatie ……………………………………………………………………… .. 39
    • Succes en mislukking van pakketbezorging ………………………………………………………………………… .. 39
    • Vals positief ………………………………………………………………………… .. 40
    • Convergentiesnelheid ………………………………………………………………………… .. 40
  • Vergelijking van de resultaten die zijn verkregen met de gemodificeerde BFOA met de resultaten van de standaard BFOA …… .. 40
  • Verlengde acht basisstations ………………………………………………………………………… .. 40

HOOFDSTUK VIER: RESULTATEN EN DISCUSSIE

  • Inleiding ………………………………………………………………………… .. 41
  • Succesresultaten van pakketbezorging van gewijzigde BFOA ………………………………………………. 41
  • Pakketbezorgingsfout Resultaten van gewijzigde BFOA ……………………………………………………. 43
  • Fout-positieve resultaten van gewijzigde BFOA …………………………………………………………………… 44
  • Convergentiesnelheid Resultaten van gewijzigde BFOA ………………………………………………………………………… .. 46
  • Vergelijking tussen de resultaten van het gewijzigde BFOA en de standaard BFOA ……………………… .. 47
  • Resultaat van acht uitgebreide basisstations ………………………………………………………………………… .. 53

HOOFDSTUK VIJF: CONCLUSIE EN AANBEVELING

  • Conclusie ………………………………………………………………………… .. 57
  • Beperkingen ………………………………………………………………………… .. 58
  • Significante bijdragen ………………………………………………………………………… .. 58
  • Aanbevelingen voor verdere werkzaamheden ………………………………………………………………………… .. 59

REFERENTIES…………………………………………………………………… .. 60

INLEIDING

Volgens Annu en Chaudhary (2015) is "Wireless Sensor Network (WSN) een onderlinge verbinding van een groot aantal knooppunten die worden ingezet om een ​​systeem te monitoren door middel van het meten van zijn parameters". Vanwege het brede scala aan toepassingen in zowel het militaire als het civiele domein, is het in opkomst als een heersende technologie voor de toekomst. Het wordt gebruikt bij industriële procesbeheersing en monitoring, gezondheidszorgmonitoring, milieu- en habitatmonitoring, rampenbeheer, structurele monitoring en nog veel meer (Arya & Raina, 2014).

Draadloze sensornetwerken zijn vatbaar voor beveiligingsaanvallen vanwege ernstige beperkingen, zoals de aard van het transmissiemedium voor uitzendingen, beperkt batterijvermogen, klein geheugen en gevoeligheid voor fysieke opname, omdat ze worden ingezet in vijandige en fysiek niet-beveiligde gebieden. Als zodanig is beveiliging een belangrijk punt van zorg bij WSN. Er zijn veel mogelijke aanvallen op sensornetwerken, zoals Denial of Service (DoS) -aanval, selectieve doorsturing, sybil-aanval, sink hole-aanval, black hole-aanval, hallo flood-aanval en wormgat-aanval (Sharma & Thakur, 2014; Sharma & Ghose, 2010 ).

Een van de meest ernstige aanvallen is de aanval met een zwart gat, waarbij het hele pakket wordt verwijderd. Het is een soort routeringsaanval waarbij een indringer een reeks sensorknooppunten in een netwerk vastlegt en herprogrammeert, zodat ze de gegenereerde of ontvangen datapakketten niet naar hun oorspronkelijke bestemmingen verzenden. Technieken voor het voorkomen van aanvallen van zwarte gaten die in de literatuur worden voorgesteld, gebruiken ofwel buurtinteracties ofwel het afluisteren van berichten (Karakehayov, 2005; Roy et al., 2008), of geheim delen en pad diversiteit (Ketel et al., 2005; Lou & Kwon, 2006).

REFERENTIES

Annu, S., & Chaudhary, J. (2015). Een overzicht van BFOA-aanvragen voor WSN. International Journal of Advanced Foundation and Research in Computer (IJAFRC), 2 (5), 1-15.

Arya, M., & Raina, EJPS (2014). Op BFO gebaseerde geoptimaliseerde positionering voor het verminderen van black hole-aanvallen in WSN. International Journal of Engineering Trends and Technology (IJETT), 14 (1), 29-34.

Atakli, IM, Hu, H., Chen, Y., Ku, WS en Su, Z. (2008). Detectie van kwaadaardige knooppunten in draadloze sensornetwerken met behulp van gewogen vertrouwensevaluatie.Symposium over simulatie van systeembeveiliging (SSSS '08), 836-843.

Bermejo, E., Cordón, O., Damas, S., & Santamaría, J. (2013). Hoogwaardige time-of-flight range imaging voor op kenmerken gebaseerde registratie met behulp van bacterieel foerageren. Journal of Applied Soft Computing (ASOC), 13 (6), 3178-3189.

Das, S., Biswas, A., Dasgupta, S., & Abraham, A. (2009). Bacterieel foerageeroptimalisatie-algoritme: theoretische grondslagen, analyse en toepassingen. In boek: Foundations of Computational Intelligence, Springer, 3, 23-55.

Dasgupta, S., Das, S., Abraham, A., & Biswas, A. (2009). Adaptieve computationele chemotaxis bij optimalisatie van bacterieel foerageren: een analyse. IEEE-transacties op evolutionaire berekeningen ,, 13 (4), 919-941.

CSN Team.

Vul uw e-mailadres:

Geleverd door TMLT NIGERIA

Word nu lid van meer dan 3,500+ lezers online!


=> VOLG ONS OP Instagram | FACEBOOK & TWITTER VOOR LAATSTE UPDATES

ADS: KNOCK-OFF DIABETES IN SLECHTS 60 DAGEN! - BESTEL HIER

AUTEURSRECHT WAARSCHUWING! Inhoud op deze website mag niet opnieuw worden gepubliceerd, gereproduceerd, gedistribueerd, geheel of gedeeltelijk, zonder toestemming of erkenning. Alle inhoud wordt beschermd door DMCA.
De inhoud op deze site is met goede bedoelingen geplaatst. Als u eigenaar bent van deze inhoud en van mening bent dat uw auteursrecht is geschonden of geschonden, neemt u contact met ons op via [[Email protected]] om een ​​klacht in te dienen en zullen er onmiddellijk acties worden ondernomen.

Tags: , ,

Reacties zijn gesloten.